단순 노출 머물던 SEO 넘어 AI 답변 체계 장악하는 GEO(생성형 AI 최적화) 부상
전략집단 이음 석종득 대표 "AI가 개념 붙잡는 손잡이는 원천 지식…'무엇을 남길 것인가'로 패러다임 전환"
연구·전략·출판 융합한 Arcadia OS 기반 자율출판…'AI 네이티브 지식산업' 격변 예고
[메가경제=박성태 기자] 사용자의 정보 탐색 방식이 전통적인 포털 검색창의 키워드 입력에서 챗GPT, 제미나이 등 생성형 인공지능(AI)과의 대화형 질의응답으로 빠르게 이동하고 있다. 사용자가 검색 결과 목록을 일일이 클릭하며 정보를 대조하던 시대가 저물고, AI가 직접 요약·제시하는 단일 답변을 즉각 소비하는 환경이 전면화된 것이다.
이러한 패러다임 변화는 기업과 공공기관의 커뮤니케이션 전략을 뿌리부터 뒤흔들고 있다. 전략·지식자산화 전문기업 전략집단 이음의 석종득 대표는 "대중매체 중심의 광고홍보 1.0(무엇을 말할 것인가)과 검색·SNS 중심의 광고홍보 2.0(누구와 관계를 만들 것인가)을 지나, 이제는 AI가 우리를 무엇으로 이해하고 설명할 것인가를 관리하는 광고홍보 3.0(무엇을 남길 것인가) 시대로 진입했다"고 진단했다.
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| ▲ 석종득 전략집단 이음 대표 |
◇ SEO의 한계와 GEO의 진화: 노출을 넘어 AI의 '답'이 되는 3단계 과정
기존 디지털 마케팅 환경에서는 검색광고, 키워드 선점, 블로그 및 리뷰 관리를 통한 노출 극대화가 주된 목표였다. 그러나 생성형 AI 환경에서 소비자는 고유명사를 검색하기보다 상황과 맥락을 기반으로 질문을 던진다.
예를 들어 특정 식당이나 기업의 이름을 직접 묻기보다 "이 지역의 대표 맛집은 어디인가" 혹은 "특정 항공 기술 분야의 대가는 누구인가"라고 묻는 식이다. 상호를 입력해야만 결과가 나오는 것이 기존 검색이라면, 이름을 넣지 않아도 관련 질문의 답에 자연스럽게 등장하게 만드는 것이 바로 '생성형 엔진 최적화(GEO·Generative Engine Optimization)'의 본질이다.
석 대표는 GEO의 도달 단계를 단순한 노출 빈도가 아닌 지식의 깊이와 활용도에 따라 세 가지의 연속적인 흐름으로 정의했다. 가장 기본이 되는 첫 번째 단계는 사용자가 기업이나 브랜드 고유명을 직접 입력했을 때, AI가 왜곡 없이 해당 조직이 원하는 맥락과 정보를 정확하게 설명해 내는 것이다.
이어지는 두 번째 단계는 고유명사를 검색하지 않고 관련 분야의 포괄적인 질문을 던졌을 때, 기업과 상품이 최적의 대안으로 자연스럽게 추천되는 최적화 국면을 의미한다.
마지막으로 가장 고도화된 세 번째 단계에 이르면, 단순한 노출이나 추천을 넘어 주변 산업 및 파생 질문 전반에서 해당 기업이 자체적으로 정립한 개념과 논리 프레임 자체가 AI의 설명 틀로 반복 활용되며 작동하기 시작한다.
석 대표는 "개념과 프레임에 이름을 붙이고 근거를 충분히 구조화하지 않으면 기업의 독보적인 기술도 일반론 속에 섞이기 쉽다"며 "이름은 AI가 방대한 데이터 속에서 특정 개념을 명확히 식별하고 붙잡는 '손잡이' 역할을 한다"고 강조했다.
◇ 노출 기술 이전의 본질, '뿌리콘텐츠'와 지식자산화
시장에 우후죽순 등장하는 기술적 테크닉 중심의 GEO 업체들과 달리, 전략집단 이음은 기술적 조작보다 '원천 지식의 유무'를 선행 조건으로 꼽는다. AI가 학습하고 신뢰할 수 있는 깊이 있는 지식 데이터가 부재한 상태에서는 표면적인 노출 최적화가 불가능하다는 판단이다.
기업 내부에는 독보적인 기술, 특허, 연구 성과, 사람, 역사와 철학 등 다양한 지적 자산이 존재하며, 공공기관이나 지역 역시 정책, 역사, 장소 등 막대한 원천을 보유하고 있다. 그러나 대부분의 자료는 파편화돼 흩어져 있다. 전략집단 이음은 이 가운데 조직의 정체성과 경쟁력을 증명하는 핵심 원천을 찾아 구조화하는 작업을 '뿌리콘텐츠'로 규정했다.
단발성 홍보비로 소진되는 일반 콘텐츠와 달리, 하나의 뿌리콘텐츠는 보도자료, 웹 자산, 전략보고서, 실물 출판물 등으로 무한히 파생되며 AI가 지속해서 참고할 원천 데이터로 기능한다.
석 대표는 "콘텐츠는 많이 만드는 것이 목적이 아니라 실제 산업적 결과로 이어져야 한다"며, 지역콘텐츠는 관광과 소비로, 기술콘텐츠는 기업가치로 연결되어야 한다고 역설했다. 기억을 기록으로, 지식을 전략으로 만들어 영구히 남는 '자산'으로 치환하는 구조다.
◇ '딸깍 출판' 넘어선 자율출판… Arcadia OS가 제시하는 지식 생산 질서
생성형 AI의 발전과 함께 프롬프트 몇 줄로 조악한 결과물을 빠르게 쏟아내는 이른바 '딸깍 출판(자동출판)' 논란도 불거졌다. 이에 대해 전략집단이음은 인간의 기획력과 AI의 확장 역량을 결합한 '자율출판(옴니라이브북)' 모델을 해법으로 제시한다.
자율출판은 인간이 먼저 '왜 만드는가, 무엇을 질문할 것인가'라는 목적과 기준을 수립하면, AI가 그 테두리 안에서 방대한 원천 데이터를 탐색, 비교, 구조화해 생산 속도를 비약적으로 확장하는 체계다.
이 지식 생산 공정의 중심축이 전략집단이음의 자체 운영체계인 'Arcadia OS'다. Arcadia OS는 자료 탐색 및 맥락 해석(RE-AX), 방향 및 정책 구조화(ST-AX), 책·보고서 구현 및 자산 전환(PB-AX)이라는 세 가지 엔진을 통해 구동된다. 전체 공정은 원천화, 생산화, 상품화, 확산화의 4단계를 거쳐 유기적으로 순환한다.
이를 입증하는 대표적인 산물이 세계 500개 도시를 각각 여행·구조·역사·음식·철학의 다섯 가지 관점으로 기록하는 총 2500권 규모의 '아르카디아 프로젝트'다.
이는 한 명의 인간이나 소규모 팀이 물리적으로 수행하기 불가능했던 초거대 지식 생산 사업을 사람의 기준과 AI의 구조화 역량을 결합해 현실화한 혁신적 사례다. 석 대표는 "자율출판은 사람을 흉내 내는 기술이 아니라 사람의 한계를 뛰어넘는 지식생산 기술"이라고 정의했다.
◇ 산업 경계의 해체와 국가 지식주권의 미래
이러한 지식자산화 모델의 부상은 단순히 한 기업의 비즈니스 혁신을 넘어 국가와 사회 전체에 중대한 시사점을 던진다.
정부와 공공기관의 막대한 정책 경험이나 지역의 고유한 역사가 제대로 기록되고 구조화되지 않으면, AI 시대에는 타자가 임의로 생성한 정보에 의해 정체성이 규정되는 '지식주권'의 상실을 겪을 수 있다. 사라질 뻔한 사회적 암묵지를 다음 세대가 활용 가능한 장기 지식자산으로 축적하는 것이 국가적 인프라 구축과 직결되는 이유다.
동시에 연구, 경영 컨설팅, 광고홍보, 출판 등으로 파편화돼 있던 기존 지식 서비스 산업의 경계도 허물어지고 있다. 하나의 원천 지식을 바탕으로 연구와 전략, 출판과 AI 검색 자산화가 단일 체계 안에서 동시에 이뤄지는 융합 산업으로 재편되고 있기 때문이다.
내부에 공학 전공자 없이 인문·사회 분야 전문가들의 질문과 통찰만으로 독자적인 AI 기반 지식생산 체계와 특허를 구축해 낸 전략집단 이음의 행보는 AI 시대의 본질을 꿰뚫는다.
석종득 대표는 "누가 더 많이 말하느냐보다, 누가 더 좋은 지식을 제대로 남기느냐가 중요해질 것"이라며 "기업과 기관, 지역의 기억을 활용 가능한 장기 자산으로 남기는 AI 네이티브 지식 인프라 기업으로 도약하겠다"는 비전을 밝혔다.
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